传统的电子商务搜索系统采用多阶段级联体系结构（MCA），通过召回，预先排名和排名阶段逐步过滤项目。这些系统虽然有效地平衡了计算效率与业务转化，但跨阶段的计算和优化客观碰撞遭受了零散的损失，这最终限制了其性能上限。为了解决这些问题，我们建议\ textbf {OneSearch}，这是第一个用于电子商务搜索的工业部署的端到端生成框架 ...
与淘宝和亚马逊等大型平台不同，由于严重的数据分配波动（DDF）问题，小型建议方案中的CVR建模更具挑战性。 DDF防止现有的CVR模型有效，因为1）需要几个月的数据才能在小场景中充分培训CVR模型，从而导致培训和在线服务之间的分布差异很大； 2）电子商务促销对小场景产生重大影响，从而导致即将到来的时期的分配不确定性。在这项工作中，我们从元学习的角度提出了一种名为metaCVR的新型CVR方法，以解 ...
在本文中，我们提出了SIM-Grasp，这是一种强大的6多型双指抓握系统，该系统集成了高级语言模型，以在混乱的环境中增强对象操纵。我们介绍了SIM-GRASP-DATASET，其中包括500个带有790万个带注释标签的场景中的1,550个对象，并开发SIM-GraspNet以产生从点云中产生掌握姿势 ...
LLM在代码生成任务（例如文本到SQL）方面有效，但值得成本吗？许多最先进的方法都使用非任务特异性LLM技术，包括思想链（COT），自我持续性和微调。这些方法在推理时间可能是昂贵的，有时需要推理的一百多个LLM电话，每查询的平均成本高达0.46美元，而微调模型可能会花费数千美元 ...
大型语言模型（LLM）近年来由于理解和产生自然语言的能力而受到了极大的关注。随着快速发展和野生范围的应用（例如 ...
尽管大型推理模型（LRMS）通过长期的思想链（COT）推理在复杂的推理任务中表现出成功，但它们的推论通常涉及过度的详细推理痕迹，从而导致效率很大。为了解决这个问题，我们提出了蒸馏推理修剪（DRP），这是一种混合框架，将推理时间修剪与基于调整的蒸馏相结合，这两种广泛使用的有效推理的策略。 DRP使用教师模型执行技能感知的步骤分解和内容修剪，然后将修剪的推理路径提炼成学生模型，使其能够有效，准确地进行 ...
基于机器学习的方法最近在宇宙学的许多角落都大量侵害。通过此过程，出现了新的计算工具，有关数据收集，模型开发，分析和发现的新观点以及新的社区和教育途径。尽管进步迅速，但在宇宙学和机器学习的交集中的巨大潜力仍未开发 ...
我描述了160年代的早期，即量化一般相对论的尝试的历史 ...
